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\subsection{Analisis de evolución de la Energía}

	A continuación vemos la evolución de la energía en función de las
	iteraciones en las distintas redes para un mismo patró de entrada que es
	cercano a una de las memorias ortogonales.

	Es de esperarse que al poner un patron similar a una memoria en la
	red, el algoritmo converga rápidamente a la memoria original por
	encontrarse en un estado cercano a la misma. \\

	\noindent \begin{tabular}{|ll|}
		\hline
		\multicolumn{2}{|l|}{red con patrones ortogonales} \\
		\hline
		memoria base:	& 1111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111 \\
		patron similar: & 1110101111111110111111110111110101011000111111101110111111111111 \\
		converge a:		& 1111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111 \\
		\hline
		\multicolumn{2}{|l|}{red con patrones pseudo\_ortogonales} \\
		\hline
		memoria base:	& 0000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000 \\
		patron similar:	& 0000000010000001000000000001001001011101111010000001000000000000 \\
		converge a:		& 1100000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000 \\
		\hline
		\multicolumn{2}{|l|}{red con patrones similares} \\
		\hline
		memoria base:	& 0110100011110001011001011101011001100100110001101001100001111110 \\
		patron similar: & 0000001010110110010100011101011001101100010011101011100001011110 \\
		converge a: 	& 0110100011110001011001011101011001100100110001101001100001111110 \\
		\hline
	\end{tabular}

	\noindent \begin{figure}[H]
		\centering
		\includegraphics[scale=.85]{img/ej6/energia.png}
		\caption{ Evolucion de la energia de un patron similar a
		una memoria en tres redes distintas entrenadas con memorias
		ortogonales, pseudo-ortogonales, y similares respectivamente }
		\label{fig:ej6}
	\end{figure}

	En la tabla vemos como la red que memoriza las memorias ortogonales
	recuerda correctamente la memoria a la cuál se parece el patrón de entrada.

	Al entrenar la red con memorias pseudo-ortogonales, vemos en el gráfico
	que la energía converge rápidamente a un mínimo de energía pero en
	la tabla podemos corroborar que arroja un resultado erróneo.

	También vemos que al entrenar la red con patrones similares entre sí,
	la energía inicial es muy distinta a la cuál finalmente converge el algoritmo,
	y sin embargo el resultado resulta ser sorpresivamente correcto.

	Se ve claramente acá que a pesar de que dos patrones sean muy
	similares, los niveles de energía pueden variar mucho.
